Impact of Unmet Care Needs on Resilience in Multimorbid Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Older adults with multimorbidity (i.e., two or more chronic conditions) are more likely to face an enduring risk of unmet (care) needs in accessing healthcare services due to their unique and complex form of health adversity. Multimorbidity resilience (MR), the ability to bounce back from multiple chronic illness-related challenges, is an important indicator of positive adaptation to multimorbidity. However, despite the importance of addressing unmet needs among multimorbid older adults, there is sparse knowledge on the impact of unmet needs on resilience. This study aims to fill these gaps through an investigation of the key factors affecting resilience among multimorbid older adults. A social determinant of health model is used to frame the study. Using the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA), a total of 12,677 multimorbid older adults were analyzed. Hierarchical linear regression was conducted to identify the relationship between resilience and four sequentially ordered blocks of predictors: 1) unmet needs, 2) sociodemographic characteristics, 3) health context, and 4) social/environmental supports. It was found that the level of resilience was lower among multimorbid older adults who reported having unmet needs compared to those without unmet needs. Several significant covariates across multiple domains were also identified (e.g., sex, urban/rural status, household income, perceived healthy aging, community friendliness). This study extends our understanding of potential protective and/or risk factors of MR among older adults. To address the challenges of accessing healthcare services among multimorbid older adults, there is a need to implement health policies/initiatives to fill their unmet care needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».